题目：复杂背景下图像增强及快速实现方法研究

        图像增强作为改善图像质量的重要技术，从数字图像处理技术开展实质性的应用以来，一直都是图像处理领域的重要研究课题。复杂环境下，由于传感器动态范围有限，和易受天气影响，从可见光图像传感器直接获取的图像往往存在降质，如曝光不足、光照不均匀、低对比度、模糊细节和暗淡的色彩等，给人眼判读和后续处理造成障碍。

        本文以复杂背景下图像增强恢复算法及快速实现技术为题，深入分析了环境低光照、不均匀光照和雾天降质等综合性降质问题，对相关图像增强技术进行了深入研究和分析。在进行充分的对比实验后准确把握了关键问题，并在此基础上，提出了多个有效的创新算法。同时，本文深入研究了嵌入式实时系统设计技术以及快速算法实现和优化技术，为所研究和开发的图像增强算法提供了直接的工程验证。

        总的来说，本课题取得了以下 5 个方面的创新：

      （1） 以雾天成像降质模型为基础，结合反色运算，论证了局部 Gain/Off（增益偏置曲线变换）和自适应直方图均衡算法对雾天图像的增强能力。并进一步将简化后的降质模型与 Retinex 光照模型结合，提出基于尺度合成 Retinex 的快速单幅图像去雾方法。

       （2） 提出了一种改进的直方图均衡方法，在有效压缩图像动态范围、提高对比度的同时避免过增强。

       （3） 以创新点（2）为基础，将人眼可理解对比度理解特性引入图像增强方法中，结合改进的直方图均衡方法，提出了一种新的针对曝光不足图像的可理解对比度增强方法。

        （4） 在创新点（3）的基础上，进一步结合视觉注意机制，针对复杂环境下的降质图像，提出了一种新的显著区域引导下的保持自然感增强方法，该算法在改善结果图像可理解对比度的同时获得了自然的视觉感受。并结合创新点（1）,针对远距离成像下的均匀雾图像，对降质模型进行了简化，通过在亮区域细节增强算法前端引入简单的 Gain/off 操作，提高了算法对雾天环境的适应性。

        （5） 在对 Retinex 理论和相关算法深入研究的基础上，采用时空域联合尺度方法，解决了现有实时视频增强系统中普遍存在的运动 Halo（光晕）问题。并设计和实现了一个基于 FPGA 的彩色视频无 Halo 实时增强 IP 核。

        本文所提出的快速雾天图像清晰化方法不依赖任何先验知识或统计信息，适应性较强。基于可理解对比度和视觉注意机制的自然感保持图像细节增强方法在增强图像细节的同时获得了较好的视觉自然感，且鲁棒性强、运算量低。实现的基于 FPGA 的彩色视频无 Halo 实时增强 IP 核，在不增加系统延时和存储空间的同时有效消除了运动 Halo。